4. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS

(1)

25

Universitas Kristen Petra

4. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS

4.1 Hasil Penelitian

4.1.1. Gambaran Umum Sampel

Sampel dalam penelitian ini berjumlah 130 perusahaan. Jumlah sampel tersebut diperoleh dari 34 perusahaan yang telah menerbitkan sustainability reporting dalam rentang waktu 2008 - 2014. Tabel 4.1 berikut menunjukan secara detail sampel penelitian :

Tabel 4.1 Hasil Penentuan Sampel

Syarat Sampel Jumlah

Pengamatan Perusahaan go publik di Indonesia yang terdaftar dalam

database Global Reporting

215

Perusahaan yang tidak terdaftar di Bursa Efek Indonesia (80) Jumlah data harga bid dan ask yang tidak lengkap (4) Jumlah data volatilitas arus kas yang tidak tersedia (1)

Jumlah sampel 130

4.1.2. Tingkat Pengungkapan CSR (TCSR)

Pengungkapan terkait aktivitas CSR yang dilakukan perusahaan diungkapkan dalam sustainability reporting. Indikator penilaian aktivitas CSR dalam sustainability reporting didasarkan pada kriteria dari Global Reporting Initiative Index. Tabel 4.2 menunjukan salah satu contoh penilaian tingkat pengungkapan CSR dari perusahaan ANTM pada tahun 2008.

Tabel 4.2 Tingkat pengungkapan CSR ANTM 2008

Dimensi Nilai Nilai

ANTM GRI

Economic 9 9

(2)

26

Tabel 4.2 Tingkat pengungkapan CSR ANTM 2008 (sambungan)

Environmental 24 30

Social : Labor 9 15

Social : Human Rights 8 11

Social : Society 6 10

Social : Responsibility 8 9

Total nilai 64 84

𝑆𝑅𝐼 = 64

84= 0,76

Melakukan scoring dari data sustainability reporting yang telah diperoleh sesuai rumus TCSR. Total aktivitas CSR yang telah dilakukan dan diungkapkan oleh perusahaan, dibandingkan dengan kriteria pengungkapan GRI index, dimana untuk GRI 3 terdapat 79 kriteria, GRI 3.1 terdiri dari 84 kriteria, sedangkan kriteria GRI 4.0 terdapat 91 kriteria. Hasil TCSR perusahaan ANTM 2008 adalah 0,76, yang menunjukkan bahwa tingkat pengungkapan CSR perusahaan dalam melakukan serta melaporkan aktivitas CSR pada tahun 2008 telah mencapai kesesuaian sebanyak 76% dari kriteria Global Reporting Initiative.. Perhitungan TCSR secara lengkap terdapat pada lampiran 1.

4.1.3. Bid Ask Spread (SPREAD)

Penghitungan bid ask spread (SPREAD) pada penelitian ini menggunakan rumus dari Lu & Chueh (2015). SPREAD merupakan selisih dari harga bid dengan harga ask. Semakin tinggi nilai SPREAD menggambarkan pula semakin tingginya information asymmetry. Berikut merupakan contoh perhitungan SPREAD pada perusahaan SMCB tahun 2012 :

Total SPREAD harian = -2.494133755

Hari perdagangan efektif dalam setahun = 246 ÷ Rata – rata SPREAD selama periode perdangan = -0.01013871

Hasil perhitungan SPREAD perusahaan SMCB pada tahun 2012 sebesar -0.010139. Hal ini mnggambarkan bahwa selisih antara bid dan ask pada tahun ini

(3)

27

dinilai cukup rendah sehingga information asymmetry yang dimiliki perusahaan ini pada tahun 2012 juga rendah.

4.1.4. Volatilitas Arus Kas (VAK)

Data VAK diperoleh dari laporan keuangan dengan perhitungan rumus 2.2. Pada perusahaan ANTM, perhitungan VAK tahun 2014 diperoleh dengan men-standar deviasikan pembagian cash flow from operation dengan total asset . Cash flow from operation ANTM 2014 = Rp 391,684,676,000 Total asset ANTM 2014 = 22,044,202,220,000÷

ANTM 2014 = 0.01777

2010 2011 2012 2013 2014

0.16283 0.10315 0.04519 0.00719 0.01777 σ ANTM 2014 0.06513

Maka didapat angka VAK perusahaan ANTM tahun 2014 sebesar 0.06513. Semakin tinggi nilai VAK, maka semakin besar ketidakpastian arus kas perusahaan di masa depan. Data lengkap hasil perhitungan VAK dapat dilihat pada lampiran 3.

4.1.5. Profil Industri (PI)

Perhitungan data PI dilakukan melalui teknik dummy variabel, dimana perusahaan yang termasuk dalam high profile diberi skor 1, sedangkan perusahaan yang termasuk dalam low profile akan diberi skor 0.

Tabel 4.3 Profil Industri

Profil Perusahaan Jumlah Sampel %

High profile 88 67.7

Low profile 42 32.3

Jumlah 130 100

Tabel 4.3 menunjukkan bahwa 67.7% (88 perusahaan) termasuk dalam perusahaan high profile, sedangkan 32.3% (42 perusahaan) termasuk dalam

(4)

28

perusahaan low profile. Data lengkap terkait perhitungan PI dapat dilihat pada lampiran 4.

4.1.6. Statistik Deskriptif

Penelitian ini menggunakan SPSS versi 24 dalam pengolahan data.

Berikut hasil statistik deskriptif dari model penelitian ini :

Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Spread 130 -.02270 -.00127 -.0072969 .00409888

TCSR 130 .13187 1.00000 .5844468 .29590507

VAK 130 .00667 .48554 .0735250 .07190974

PI 130 0 1 .68 .469

Valid N (listwise) 130

Sumber : hasil output SPSS

Tabel 4.5 Statistik Deskriptif –Hapus Outliers Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

SPREAD 123 -.01989 -.00127 -.0067207 .00327735

TCSR 123 .13187 1.00000 .5907158 .29404827

VAK 123 .00667 .48554 .0721887 .06745217

PI 123 0 1 .70 .460

Valid N (listwise) 123

Nilai N pada tabel diatas menunjukkan banyaknya jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 123. Nilai Valid N (listwise) yang sesuai dengan jumlah N variable lainnya mengindikasikan bahwa pada penelitian ini tidak ada data variabel yang kosong. Penghapusan data outliers pada dilakukan karena adanya masalah yang dihadapi pada uji asumsi klasik. Setelah penghapusan outliers dilakukan, maka uji asumsi klasik dapat diterima.

Data variabel SPREAD memiliki nilai terendah sebesar -0.01989 dan

nilai tertingginya sebesar -0.00127, sedangkan nilai rata-ratanya sebesar

(5)

29

-0.0067207 yang menandakan bahwa rata-rata perusahaan dalam sampel memiliki perbedaan harga bid dan ask sebesar -0.67207% dibanding rata-rata harga bid dan ask harian, serta memiliki standar deviasi sebesar 0.00327735 yang berarti penyimpangan data antara data individu SPREAD dengan rata-rata sebesar 0.00327735.

Variabel TCSR memiliki nilai terendah yaitu 0.13187, nilai maksimum 1.000000, dan nilai rata-rata sebesar 0.5907158 yang menandakan bahwa rata-rata perusahaan dalam sampel melaksanakan 59.07% pengungkapan CSR yang memenuhi kriteria GRI. Standar deviasi dari TCSR sebesar 0.29404827 yang memiliki arti bahwa penyimpangan antara data individu TCSR dengan rata-rata sebesar 0.294.

Variabel kontrol VAK memiliki nilai terendah sebesar 0.00667 dan nilai maksimum sebesar 0.48554, dengan rata-rata sebesar 0.0721887 yang memiliki arti bahwa rata-rata penyimpangan nilai rasio CFO terhadap total asset sebesar 7.2% dari total asset selama 5 tahun. Sedangkan standar deviasi dari VAK adalah 0.06745217 yang berarti standar deviasi dari penyimpangan nilai rasio CFO terhadap TA sebesar 0.06745217 dari total asset.

Variabel PI memiliki nilai terendah 0 dan nilai tertinggi 1. Dalam penelitian ini, perusahaan yang tergolong low profile industry sebanyak 32.31 %, sedangkan perusahaan yang tergolong high profile industry sebanyak 67.69%.

4.1.7. Pengujian Asumsi Klasik

Penelitian ini menggunakan 4 uji asumsi klasik sebelum melakukan uji kelayakan model dan uji hipotesis, di antaranya normalitas, autokorelasi, heteroskedastistas, dan multikolinearitas. Penelitian ini memiliki tingkat signifikansi untuk asumsi klasik sebesar α=10%.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas pada penelitian ini dilakukan melalui uji Kolmogorov- Smirnov dengan kondisi apabila signifikansi uji Kolmogorov-Smirnov melebihi 10% maka hasil nilai residu data dikatakan memenuhi uji normalitas. Pengujian normalitas pada penelitian ini dilakukan sebanayk dua kali dikarenakan pada pengujian pertama hasil signifikansi yang didapatkan sebesar 0.00000 atau di

(6)

30

bawah 10%. Tabel 4.6 menunjukan hasil uji normalitas sebelum penghapusan outliers dan Tabel 4.7 menunjukkan hasil uji normalitas setelah penghapusan outliers.

Tabel 4.6 Hasil Pengujian Asumsi Klasik – Normalitas (1) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardiz ed Residual

N 130

Normal Parameters^a,b Mean .0000000

Std.

Deviation

.08554303

Most Extreme Differences Absolute .344

Positive .344

Negative -.223

Test Statistic .344

Asymp. Sig. (2-tailed) .000^c

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.

Tabel 4.7 Hasil Pengujian Asumsi Klasik – Normalitas (2) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardiz ed Residual

N 128

Normal Parameters^a,b Mean .0000000

Std.

Deviation

.00361628

Most Extreme Differences Absolute .069

Positive .048

Negative -.069

Test Statistic .069

Asymp. Sig. (2-tailed) .200^c,d

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.

d. This is a lower bound of the true significance.

(7)

31

Sumber : hasil output SPSS b. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi error antara data periode t dengan periode t-1 dalam sebuah model regresi linear.

Pengujian dilakukan dengan melihat angka Durbin Watson (DW) pada data penelitian dengan kriteria data dikatakan bebas dari autokorelasi apabila memiliki nilai DW antara -2 dan 2. Tabel 4.8 menunjukan nilai DW dari data penelitian.

Tabel 4.8 Hasil Pengujian Asumsi Klasik– Autokorelasi Model Summary^b

Mode l

R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin- Watson

1 .456^a .208 .189 .00365977 1.455

a. Predictors: (Constant), PI, VAK, TCSR b. Dependent Variable: SPREAD

Nilai Durbin Watson pada penelitian ini sebesar 1.455 dengan α = 10, sehingga penelitian ini dikatakan bebas dari autokorelasi karena nilai DW masih berada di antara -2 dan 2.

c. Uji Heteroskedastistas

Uji heteroskedastistas dilakukan dengan menggunakan uji Glejser yang bertujuan untuk mengetahui apakah seluruh error memiliki varian yang sama.

Data yang baik adalah data yang memiliki varian error yang homogen. Apabila seluruh variabel memiliki signifikansi > 10%, maka data variabel dapat dikatakan bebas dari heteroskedastistas. Tabel 4.9 menunjukan hasil uji heteroskedastistas.

Tabel 4.9 Hasil Pengujian Asumsi Klasik– Heteroskedastistas (1)

Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std.

Error Beta

1 (Constant) 0.004 0 9.072 0

TCSR -0.001 0.001 -0.077 -0.864 0.389

(8)

32

Tabel 4.9 Hasil Pengujian Asumsi Klasik– Heteroskedastistas (1) (lanjutan)

VAK 0.003 0.003 0.086 1.035 0.303

PI -0.002 0 -0.365 -4.077 0

a. Dependent Variable: RES_2

Variabel PI dikatakan memiliki heteroskedastisitas nilai signifikansinya hanya sebesar 0.000 sehingga dilakukannya pengolahan data lagi dengan mentransformasi PI menjadi lag.

Tabel 4.10 Hasil Pengujian Asumsi Klasik– Heteroskedastistas (2)

d. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara variabel independen dalam model regresi. Data penelitian dikatakan bebas dari multikolinearitas jika memiliki variance inflation factor (VIF) < 10 dan tolerance > 0.1. Tabel 4.11 menunjukan nilai VIF dan tolerance dari data penelitian bebas dari multikolinearitas dimana nilai VIF < 10 dan tolerance > 0.1.

Tabel 4.11 Hasil Pengujian Asumsi Klasik– Multikolinearitas Coefficients^a

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std.

Error Beta Tolerance VIF

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) .003 .000 6.080 .000

TCSR -.001 .001 -.137 -1.484 .141

VAK .003 .002 .098 1.068 .288

Lag_PI -6.731E-5 .000 -.018 -.193 .847

a. Dependent Variable: RES_4

(9)

33

Tabel 4.11 Hasil Pengujian Asumsi Klasik– Multikolinearitas (lanjutan)

1 (Constant) -0.005 0.001 -5.769 0

TCSR -0.002 0.001 -0.156 -1.805 0.074 0.975 1.025

VAK -0.015 0.004 -0.313 -3.621 0 0.981 1.02

Lag_PI 0 0.001 0.029 0.343 0.732 0.994 1.006

a. Dependent Variable: SPREAD

4.1.8 Pengujian Kelayakan Model Regresi

Suatu model regresi dikatakan layak apabila nilai signifkasi dari uji F <

10%. Tabel 4.12 menunjukan hasil uji F pada penelitian ini.

Tabel 4.12 Hasil Pengujian Kelayakan Model Regresi

Pada Tabel 4.12 dapat dilihat model regresi penelitian ini memiliki nilai signifkansi di bawah 0.10 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam peneletian ini layak digunakan untuk menguji hipotesis.

Berikutnya dilakukan pengukuran koefisien determinasi yang bertujuan untuk menunjukkan seberapa besar tingkat persentase dari seluruh variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen. Apabila model regresi layak digunakan, maka nilai koefisien determinasi dari model tersebut juga pasti dapat diandalkan. Tabel 4.13 menunjukan nilai koefisien determinasi atau R².

Tabel 4.13 Hasil Pengujian Koefisien Regresi Berganda ANOVA^a

Model Sum of

Squares

df Mean

Square

F Sig.

1 Regression .000 3 .000 6.278 .001^b

Residual .001 118 .000

Total .001 121

b. Predictors: (Constant), Lag_PI, VAK, TCSR

(10)

34

Universitas Kristen Petra Model Summary

Mode l

R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .371^a .138 .116 .00308632

a. Predictors: (Constant), Lag_X2, X1, X

Tabel 4.13 menunjukkan nilai adjusted R² sebesar 0.116 yang berarti SPREAD mampu dijelaskan oleh seluruh variabel independen, antara lain TCSR, VAK, dan PI sebesar 11.6%, sedangkan sisanya sebesar 88.4% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.

4.1.9 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan uji t dengan tujuan untuk mengetahui signifikansi pengaruh dari masing-masing variabel independen secara terpisah terhadap variabel dependen dengan menggunakan tingkat signifikansi 10%.

Tabel 4.14 Hasil Pengujian Hipotesis Coefficients^a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) -.005 .001 -5.769 .000

TCSR -.002 .001 -.156 -1.805 .074

VAK -.015 .004 -.313 -3.621 .000

Lag_PI .000 .001 .029 .343 .732

Pada Tabel 4.14 menunjukkan bahwa TCSR memiliki signifikansi kurang dari 0.1 yaitu 0.074 dan β SRI adalah -0.156, sehingga TCSR memiliki pengaruh terhadap SPREAD. VAK memiliki nilai signifikansi dibawah 0.1 yaitu 0.000 dan β -0.313, hal ini mengindikasikan bahwa VAK memiliki pengaruh terhadap

(11)

35

SPREAD. PI memiliki signifikansi 0.732 dan β sebesar 0.029, sehingga dapat dikatakan PI tidak berpengaruh signifikan terhadap SPREAD.

4.2 Analisis

4.2.1. Temuan dan Interpretasi

Penelitian ini memiliki tujuan untuk melihat pengaruh antara tingkat pengungkapan corporate social responsibility dan information asymmetry yang diukur menggunakan bid ask spread. Penelitian ini menguji pada 34 perusahaan go public di Indonesia yang menerbitkan sustainability reporting dan terdaftar dalam dalam database GRI dengan rentang tahun penelitian dari 2008 – 2014.

Dari hasil yang diperoleh H1 penelitian ini ditolak karena tingkat pengungkapan corporate social responsibility memiliki pengaruh positif signifikan terhadap information asymmetry.

Dari hasil uji F pada Tabel 4.12, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini layak digunakan untuk menguji hipotesis karena memiliki nilai signifikansi 0.001, dimana memenuhi kriteria yaitu kurang dari 0.1. Selanjutnya dilakukan uji hipotesis melalui uji t. Dari hasil uji t dapat disimpulkan bahwa hipotesis utama memiliki hubungan positif signifikan. Hal ini terlihat dari TCSR yang memiliki signifikansi sebesar 0.074 dan β -0.156 sehingga disimpulkan bahwa H1 ditolak .

Hasil uji t untuk hipotesis lainnya menunjukan bahwa VAK memiliki signifikansi 0.000 dan β sebesar -0.313, sehingga disimpulkan meskipun variabel VAK memiliki pengaruh positif signifikan terhadap information asymmetry, sehingga H2 diterima. Dalam tabel yang sama, PI memiliki signifikansi 0.732 dan β sebesar 0.029, sehingga dapat dikatakan H3 ditolak karena PI tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap SPREAD.

4.2.2 Kaitan Temuan dengan Pengetahuan atau Teori

1. Pengaruh Corporate Social Responsibility Terhadap Information Asymmetry.

Dari hasil uji, dapat disimpulkan bahwa hipotesis H1 ditolak karena TCSR memiliki pengaruh positif signifikan terhadap SPREAD yang menunjukkan bahwa hipotesis utama ini merupakan fenomena baru di Indonesia dan masih belum ada pendukungnya. Hal ini tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya

(12)

36

oleh Cormier et al. (2011), Boeprasert (2012), Cho et al. (2012), Cui et al. (2012), Cho et al. (2013), Hung et al. (2013), Loppata et al (2014), Ferrero et al (2015), Loppata et al (2015), Hapsoro & Zidni (2015), Lu & Chueh (2015), dan Cui et al (2016) yang menyatakan bahwa tingkat pengungkapan csr berpengaruh negatif terhadap information asymmetry.

Friedman (1970), Jensen & Meckling’s (1976), dan Barnea & Rubin (2010) berasumsi bahwa keterlibatan CSR merupakan hubungan principal-agent antara manajer dan pemegang saham. Manajer melakukan investasi lebih terhadap CSR karena adanya manfaat pribadi yang akan diperoleh oleh manajer dengan membangun reputasi sebagai warga sosial meskipun pelaksanaan aktivitas CSR membutuhkan biaya yang mahal, seperti penghargaan dan apresiasi dalam bentuk yang lain. Manajer yang terlalu percaya diri bahwa perusahaannya akan dinilai baik oleh investor apabila perusahaan mengungkapkan CSR, seringkali melakukan over investment yang berdampak pada value destroying, dimana informasi yang beredar di publik menjadi tidak transparan sehingga investor merespon negatif pengungkapan CSR yang terlalu tinggi dan berdampak pada information asymmetry yang semakin tinggi (Goel dan Thakor, 2007).

2. Pengaruh Volatilitas Arus Kas terhadap Information Asymmetry.

Hasil penelitian menunjukan bahwa hipotesis H2 diterima, dimana volatilitas arus kas memiliki pengaruh positif signifikan terhadap SPREAD. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya oleh Minton & Schrand (1999) dan Amihud &

Mendelson (1988) yang menyatakan bahwa volatilitas memiliki pengaruh positif terhadap information asymmetry.

Semakin tinggi volatilitas arus kas perusahaan menandakan adanya ketidak pastian arus kas masa depan yang berdampak pada minimnya informasi yang diberikan perusahaan kepada investor terkait pendanaan arus kas di masa depan.

Hal ini menjadi dasar penilaian investor bahwa perusahaan tersebut memiliki resiko yang tinggi, sehingga mempengaruhi keputusan yang diambil investor yang seringkali tidak tepat (misleading) dan berdampak pada meningkatnya information asymmetry (Minton & Schrand, 1999; Amihud & Mendelson, 1988;

dan Scordis et al., 2008).

(13)

37

3. Pengaruh Profil Industri terhadap Information Asymmetry.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis H3 ditolak karena PI tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap SPREAD. Hasil ini konsisten dengan hasil penelitian Beaulieu, Wright, & Williams (2002) dan García-Meca, Parra, Larrán,

& Martinez (2005) yang menyatakan bahwa profil industri tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap information asymmetry. Perusahaan yang termasuk high profile industry menandakan bahwa perusahaan tersebut cenderung menimbulkan dampak kerusakaan lingkungan yang tinggi sehingga adanya dorongan lebih bagi perusahaan untuk melakukan voluntary disclosure berupa pengungkapan informasi terkait aspek sosial dan lingkungan agar perusahaan tersebut dinilai baik oleh pihak luar. Akan tetapi, voluntary disclosure tidak diwajibkan sehingga merupakan pilihan bagi perusahaan apakah melakukan pengungkapan informasi lebih atau tidak, sehingga information asymmetry yang ada juga belum tentu lebih rendah. Oleh karena itu dapat dismpulkan bahwa profil industi tidak memiliki pengaruh terhadap information asymmetry.